SparseCrossHashed

SparseCrossHashed คลาสสุดท้ายสาธารณะ

สร้าง crosse cross จากรายการเทนเซอร์แบบกระจัดกระจายและหนาแน่น

op รับสองรายการ หนึ่งใน `SparseTensor` 2D และหนึ่งใน 'Tensor` 2D ซึ่งแต่ละรายการแสดงถึงคุณลักษณะของคอลัมน์คุณลักษณะหนึ่งคอลัมน์ โดยจะส่งสัญญาณเอาต์พุต `SparseTensor` แบบ 2 มิติพร้อมการข้ามคุณสมบัติเหล่านี้แบบแบทช์

เช่นหากอินพุตเป็น

อินพุต [0]: SparseTensor ที่มีรูปร่าง = [2, 2] [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"

อินพุต [1]: SparseTensor ที่มีรูปร่าง = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e"

อินพุต [2]: เทนเซอร์ [["f"], ["g"]]

จากนั้นผลลัพธ์จะเป็น

รูปร่าง = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"

ถ้า hashed_output=true ผลลัพธ์จะเป็น

รูปร่าง = [2, 2] [0, 0]:ลายนิ้วมือCat64( ลายนิ้วมือ64("f"), ลายนิ้วมือCat64( ลายนิ้วมือ64("d"), ลายนิ้วมือ64("a"))) [1, 0]: ลายนิ้วมือCat64( ลายนิ้วมือ64(" g"),ลายนิ้วมือCat64(ลายนิ้วมือ64("e"),ลายนิ้วมือ64("b"))) [1, 1]:ลายนิ้วมือCat64(ลายนิ้วมือ64("g"),ลายนิ้วมือCat64(ลายนิ้วมือ64("e"),ลายนิ้วมือ64("c" )))

ค่าคงที่

สตริง OP_NAME ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

วิธีการสาธารณะ

SparseCrossHashed แบบคงที่
สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต, Iterable< Operand < TInt64 >> ดัชนี, Iterable< Operand <?>> ค่า, Iterable< Operand < TInt64 >> รูปร่าง, Iterable< Operand <?>> หนาแน่นInputs, Operand < TInt64 > numBuckets, Operand < TBool > strongHash, ตัวดำเนินการ < TInt64 > เกลือ)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseCrossHashed ใหม่
เอาท์พุต <TInt64>
เอาท์พุต <TInt64>
เอาท์พุต <TInt64>

วิธีการสืบทอด

ค่าคงที่

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

ค่าคงที่: "SparseCrossHashed"

วิธีการสาธารณะ

สร้าง SparseCrossHashed แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , Iterable< Operand < TInt64 >> ดัชนี, Iterable< Operand <?>> ค่า, Iterable< Operand < TInt64 >> รูปร่าง, Iterable< Operand <?>> หนาแน่นInputs, Operand < TInt64 > numBuckets, ตัวดำเนินการ < TBool > strongHash, ตัวดำเนินการ < TInt64 > เกลือ)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseCrossHashed ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
ดัชนี 2-D ดัชนีของแต่ละอินพุต `SparseTensor`
ค่านิยม 1-D. ค่าของ `SparseTensor` แต่ละตัว
รูปร่าง 1-D. รูปร่างของ `SparseTensor` แต่ละตัว
อินพุตหนาแน่น 2-D คอลัมน์ที่แสดงด้วย "เทนเซอร์" หนาแน่น
numBuckets จะใช้ถ้า hashed_output เป็นจริง เอาต์พุต = hashed_value%num_buckets ถ้า num_buckets > 0 มิฉะนั้น hashed_value
แฮชที่แข็งแกร่ง boolean ถ้าเป็นจริง จะใช้ siphash กับเกลือแทน farmhash
เกลือ ระบุเกลือที่จะใช้โดยฟังก์ชัน siphash
การส่งคืน
  • อินสแตนซ์ใหม่ของ SparseCrossHashed

เอาท์พุท สาธารณะ < TInt64 > ดัชนีเอาท์พุท ()

2-D ดัชนีของ `SparseTensor` ที่ต่อกัน

เอาท์พุต สาธารณะ <TInt64> เอาท์พุตเชป ()

1-D. รูปร่างของ `SparseTensor` ที่ต่อกัน

เอาท์พุท สาธารณะ < TInt64 > ค่าเอาท์พุท ()

1-D. ค่าที่ไม่ว่างเปล่าของ `SparseTensor` ที่ต่อกันหรือแฮชแล้ว